RusVectōrēs

начало здесь

In [4]: texts = [['мама', 'мыла', 'раму'], ['лук', 'это', 'овощ'], ['тараканов', 'обычно', 'травят', 'дустом']]
In [5]: vectors = model.get_elmo_vectors(texts)
INFO : Warming up ELMo on 3 sentences...
INFO : Warming up finished.
INFO : Texts in the current batch: 3
In [6]: vectors.shape
Out[6]: (3, 4, 1024)

Как видим, метод get_elmo_vectors() выдал нам нам трехмёрный тензор размерности 3 на 4 на 1024. Легко догадаться, что 3 - это число наших предложений, 4 - максимальное количество слов в предложении, а 1024 - это размерность ELMo-вектора для каждого слова в данной модели. Например, вот так вы можете получить вектор для слова "тараканов" (третье предложение, первое слово):

In [11]: vectors[2,0,:]
Out[11]:
array([ 0.86000252, 0.90977991, 0.03276846, ..., 0.4229666 , -0.31060731, -0.09132621])

Мы также предоставляем метод get_elmo_vector_average(), который генерирует средний вектор для каждого предложения (если вас интересуют они, а не отдельные слова):
In [13]: sentence_vectors = model.get_elmo_vector_average(texts)
2020-10-23 21:46:45,807 : INFO : Warming up ELMo on 3 sentences...
2020-10-23 21:46:46,442 : INFO : Warming up finished.
2020-10-23 21:46:46,443 : INFO : Sentences in this batch: 3
In [14]: sentence_vectors.shape
Out[14]: (3, 1024)

Ну а дальше делайте с этими векторами всё, что вам заблагорассудится. Для быстрого старта мы подготовили три скрипта с примерами использования simple_elmo:

1) Генерация векторов слов для корпуса из файла на диске
2) Оценка качества модели на задаче классификации текстов
3) Оценка качества модели на задаче word sense disambiguation

Последние два скрипта позволят вам при желании воспроизвести результаты наших моделей на датасетах RUSSE'18 и ParaPhraser.

Вот и всё на сегодня. Если у вас есть вопросы - пишите в комментарии 👇 или в issues в репозитории simple_elmo.

Telegram

RusVectōrēs

3. Библиотека simple_elmo

Итак, третий и последний на сегодня пост про наши обновления.

На RusVectōrēs уже представлено 4 контекстуализированных модели, обученных при помощи архитектуры ELMo. Напомним, что ELMo (как и последовавший за ней BERT) порождает…

www.tg-me.com/sg/RusVectōrēs/com.rusvectores/63

1.2K viewsedited  Oct 23, 2020 at 20:00

начало здесь

In [4]: texts = [['мама', 'мыла', 'раму'], ['лук', 'это', 'овощ'], ['тараканов', 'обычно', 'травят', 'дустом']]
In [5]: vectors = model.get_elmo_vectors(texts)
INFO : Warming up ELMo on 3 sentences...
INFO : Warming up finished.
INFO : Texts in the current batch: 3
In [6]: vectors.shape
Out[6]: (3, 4, 1024)

Как видим, метод get_elmo_vectors() выдал нам нам трехмёрный тензор размерности 3 на 4 на 1024. Легко догадаться, что 3 - это число наших предложений, 4 - максимальное количество слов в предложении, а 1024 - это размерность ELMo-вектора для каждого слова в данной модели. Например, вот так вы можете получить вектор для слова "тараканов" (третье предложение, первое слово):

In [11]: vectors[2,0,:]
Out[11]:
array([ 0.86000252, 0.90977991, 0.03276846, ..., 0.4229666 , -0.31060731, -0.09132621])

Мы также предоставляем метод get_elmo_vector_average(), который генерирует средний вектор для каждого предложения (если вас интересуют они, а не отдельные слова):
In [13]: sentence_vectors = model.get_elmo_vector_average(texts)
2020-10-23 21:46:45,807 : INFO : Warming up ELMo on 3 sentences...
2020-10-23 21:46:46,442 : INFO : Warming up finished.
2020-10-23 21:46:46,443 : INFO : Sentences in this batch: 3
In [14]: sentence_vectors.shape
Out[14]: (3, 1024)

Ну а дальше делайте с этими векторами всё, что вам заблагорассудится. Для быстрого старта мы подготовили три скрипта с примерами использования simple_elmo:

1) Генерация векторов слов для корпуса из файла на диске
2) Оценка качества модели на задаче классификации текстов
3) Оценка качества модели на задаче word sense disambiguation

Последние два скрипта позволят вам при желании воспроизвести результаты наших моделей на датасетах RUSSE'18 и ParaPhraser.

Вот и всё на сегодня. Если у вас есть вопросы - пишите в комментарии 👇 или в issues в репозитории simple_elmo.

BY RusVectōrēs